深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力；而强化学习具有决策能力，对感知问题束手无策。因此，将两者结合起来，优势互补，为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。 本课程将重点介绍深度强化学习近年来的最新研究进展，前沿主题涉及强化学习中探索策略介绍，模仿和反向强化学习，分层强化学习，强化学习中的进化策略，分布式强化学习，强化学习组合优化，多智能体强化学习，大规模强化学习，多任务和迁移强化学习，强化学习中的记忆机制，野外分布式强化学习等。做相关研究和应用的朋友值得一看。 课程目录 课程视频链接 课程相关资料链接

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